基于词袋绑定的问句新特征自动生成

作者：杨思春; 高超; 戴新宇; 陈家骏; 杨思国

来源：北京理工大学学报, 2012, (06): 590-595.

DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2012.06.015

• 问答系统
• 问句分类
• 特征提取
• 词袋绑定 question answering system
• question classification
• feature extraction
• bag-of-words binding

针对中文问句分类缺乏丰富的句法语义特征,提出一种基于词袋绑定的问句新特征自动生成方法.在词袋(BOW)、词性(POS)和词义(WS)等基本特征的基础上,通过将词性、词义等与词袋分别进行绑定,自动获取一类新的问句特征即词袋绑定特征.采用SVM分类器在哈工大中文问句集上实验,结果表明与原来单个的POS、WS等基本特征相比,对应的W/POS、W/WS等词袋绑定特征在分类精度上均获得了显著的提升;而且对这些词袋绑定特征进行启发式组合以后,在77个小类问题类别的总体分类精度达到82.333%,取得了较好的分类效果.说明在基本特征基础上借助词袋绑定操作进一步构造问句新特征的方法简单而有效.

• 单位
  计算机软件新技术国家重点实验室; 南京大学; 滁州学院; 安徽工业大学